By GONG Qian

2024年诺贝尔物理学奖授予AI先驱约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）和杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），以表彰他们运用物理工具开发出机器学习的基础方法。化学奖则由大卫·贝克（David Baker）、戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·詹珀（John Jumper）共同获得，其中后两位来自谷歌旗下DeepMind。他们利用AI成功破解了长达50年的蛋白质结构预测难题。

▲ 2024年10月8日，瑞典斯德哥尔摩，瑞典皇家科学院公布诺贝尔物理学奖获奖者名单。（图片来源：VCG）

此次多项诺奖聚焦人工智能领域，引发广泛讨论：AI是否将全面接管科学探索？人类科学家的角色是否会弱化？

事实上，今年的奖项凸显一个趋势——AI正推动科学研究范式的深刻转变。通过将实际问题转化为数据输入，经由深度学习模型处理并输出结果，AI已成为解决物理、化学、生物、医学等领域长期复杂问题的关键工具。这一新范式理论上可应用于各类科学挑战，拓展传统研究边界。

AI与人类科研并非替代关系，而是互补协作。AI擅长数据处理、实验模拟与结果预测。2020年，哈萨比斯与詹珀推出的AlphaFold2模型，已成功预测出科研界确认的约2亿种蛋白质结构。据瑞典皇家科学院介绍，该工具已被来自190个国家的超200万名研究人员使用。

然而，人类科学家的直觉、创造力与决策能力仍不可替代。跨学科思维、提出新问题的能力以及对研究方向的判断，是推动科学进步的核心动力。面对不确定性、风险评估和实验解释等复杂情境，人类依赖经验与洞察力做出关键抉择。在设定研究伦理与价值导向方面，人类的作用尤为关键。

随着AI技术广泛应用，隐私保护、算法透明性、公平性等问题日益突出。知识产权侵犯、个人信息泄露、虚假实验数据生成等风险亟需应对。

被誉为“AI教父”的辛顿与霍普菲尔德也表达了担忧。辛顿在诺奖发布会电话连线中表示：“我们必须警惕潜在的负面后果，尤其是技术失控的风险。”霍普菲尔德则指出，AI未知的潜力与极限令人不安。

对此，需进一步完善科研伦理规范，制定促进AI辅助研究健康发展的政策，有效管控相关风险。

诺贝尔奖对AI成就的认可，不仅是对技术突破的肯定，更是对人类智慧的礼赞。面对新技术，应秉持开放包容态度，主动承担引导其向善的责任，确保科技进步惠及全社会，促进公平与正义。

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Editor | SONG Ziyan

Supervisor | FANG Linlin